LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Raees Narhan 1 , Prima Sholihatun 2 , Tengku Syarfina 3
Universita Sumatera Utara, Indonesia 1,2 Email:raeesnarhan@ymail.com;

## Abstrak
membandingkan suara dalam bahasa Turki oleh native speaker dan non-native speaker, penelitian ini akan melihat seberapa sering bunyi tertentu muncul dalam bahasa, berapa lama bunyi tersebut bertahan, dan seberapa intens bunyi  tersebut  dihasilkan  oleh  penutur  berbeda.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perbedaan  dalam penggunaan frekuensi, intensitas, dan durasi pada bahasa Turki antara pembicara asli (native speaker) dan non- pembicara asli (non-native speaker). Penggunaan Praat, perangkat lunak analisis akustik yang umum digunakan dalam penelitian linguistik, digunakan untuk memeriksa pola akustik yang mendasari bahasa Turki dalam kedua kelompok  pembicara.  Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  karena  peneliti  menggunakan  pendekatan  instrumental dengan  menggunakan  program  Praat  untuk  menganalisis  frekuensi,  intensitas,  dan  durasi  suara  perempuan dewasa.  Analisis  yang  akan  dilakukan  adalah  analisi  kontrastif . Penelitian  ini  menggunakan  metodologi instrumental, khususnya program Praat yang terkomputerisasi. Penutur asli dari Istanbul, Turki, dan non-penutur asli dari Medan, Indonesia, masing-masing menjadi sumber data penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Frekuensi yang dihasilkan oleh penutur asli turki lebih besar dari pada yang bukan penutur asli (2) Intensitas maksimal penutur asli lebih tinggi daripada yang bukan penutur asli, tetapi lebih rendah dari penutur yang bukan asli bahasa Turki. (3) Durasi penutur asli cenderung lebih panjang karena mereka menggunakan kalimat dan frasa yang lebih panjang dalam pengucapannya.
Kata kunci: praat analisis, frekuensi, intensitas, durasi

## 1. PENDAHULUAN
Praat  adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang  dirancang  khusus  untuk  analisis  fonetik. Dikembangkan  oleh  Paul  Boersma  dan  David  Weenink  dari  Institute  of  Phonetic  Sciences, University  of  Amsterdam,  Praat  memiliki  fitur-fitur  yang  kuat  dalam  menganalisis  berbagai aspek suara, termasuk frekuensi, intensitas, dan durasi.
Praat  memungkinkan  pengguna  untuk  merekam  dan  memanipulasi  suara,  serta melakukan analisis akustik terperinci. Pengguna dapat mengimpor file audio ke dalam Praat dan  melakukan  berbagai  tugas  analisis,  seperti  mengukur  frekuensi  fundamental  (pitch), menghitung intensitas suara, dan  mengukur durasi suara atau  segmen fonetik  tertentu. Praat juga dapat menghasilkan grafik, spektrogram, dan visualisasi lainnya untuk membantu dalam pemahaman dan interpretasi data
Bahasa  Turki  merupakan  bahasa  resmi  dari  negara  Turki  dan  penutur  bahasa  ini tersebar di banyak daerah Eropa Tenggara dan Asia Barat. Dalam penelitian ini peneliti akan membandingkan dua bahasa dimana bahasa pertama adalah bahasa Turki sendiri dan bahasa kedua adalah bahasa Indonesia. Bahasa Turki sendiri masih asing bagi penduduk Indonesia, dalam proses pengucapan bahasa Turki orang Indonesia belum mampu berbicara dengan lancar dan  mahir.  Proses  penghasilan  suara  secara  umum  yaitu  generation  dan  juga  filtering. Generation  sendiri  adalah  proses  awal  dari  sebuah  bunyi  ujaran  yang  diproduksi  melalui getaran  dari  vocal  cord  dan  vocal  fold  yang  terletak  pada  larynx  dan  membentuk  serta
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
menghasilkan bunyi periodik. Bunyi periodik memiliki sifat yang konstan, hal ini akan menjadi filtrasi suara yang kemudian mengalir melalui alat ucap yang terdiri dari susunan gigi, bibir, lidah  dan  juga  langit-langit  (Suyudi  &amp;  Saptano  :  2016).  Maka  proses  tersebut  akan mengeluarkan atau menghasilkan luaran atau bisa disebut sebagai output.
Hasil  dari  output  itu  sendiri  bisa  berbentuk  bunyi  vokal  ataupun  bunyi  konsonan, namun  kecenderungan  yang  akan  dihasilkan  adalah  jenis  bunyi  kombinasi  yaitu  perpaduan antara bunyi vokal dan konsonan (Tilman &amp; Nurhayati : 2015). Hasil tersebut biasanya terjadi saat kita berkomunikasi dalam bentuk ujaran. Output tersebut bisa kita jadikan sumber data dalam penelitian di bidang fonetik dan juga fonologi. Analisis dari bunyi ujaran tersebut akan  menghasilkan  bentuk  lain  terutama  dibidang  teknologi.  Pada  sistem  bunyi  ujaran,  ada beberapa hal yang mungkin dapat kita jadikan sebagai bahan untuk dianalisis. Misalnya seperti intensitas, frekuensi serta durasi yang berbeda beda pada tiap pengujar. Dalam hal ini, seorang native dan non-native memperlihatkan banyak perbedaan pada frekuensi, intensitas serta durasi pada  saat  pengucapan  pada  satu  suku  kata  yang  sama.  Untuk  mengukur  besarnya  frekuensi yang  dikeluarkan  dari  seorang  pengujar,  maka  diperlukan  sebuah  upaya  untuk  pengambilan serta  pengukuran  sampel  data  yang  akurat.  Ketinggian  dari  frekuensi  serta  intensitas  yang terdapat  pada  ujaran  yang  diucapkan  oleh  si  pengujar.  Maka  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan penganalisisan untuk mengukur frekuensi, intensitas serta durasi pada setiap ujaran.
Analisis  yang  akan  dilakukan  adalah  analisi  kontrastif.  Analisis  ini  digunakan  untuk mempermudah  dalam  pengamatan  perbedaan,  penyimpangan  atau  kekeliruan  pada  saat mengujarkan suatu kata. Dalam penelitian ini akan digunakan sebuah software yaitu PRAAT. PRAAT  sendiri  adalah  sebuah  program  fonetik  untuk  menganalisis  bunyi  ujaran,  sekalipun ujaran tersebut bersifat manipulatif ( Durao : 2007). Pada aplikasi ini tersedia beberapa fitur seperti merekam suara secara langsung, namun aplikasi ini hanya tersedia pada komputer tidak tersedia untuk mobile. Setelah mendapatkan data berupa rekaman suara, aplikasi ini mampu membedah suara menjadi spectrogram yang lebih rinci dari suara yang dihasilkan sebelumnya. Spectrogram memiliki bagian bagian yang terdiri dari frekuensi rendah dan tinggi. Tak hanya frekuensi kita juga bisa mengukur , intensity, formant dan juga durasi dari ujaran tersebut, hasil dari analisis aplikasi ini bisa memunculkan grafik yang menggambarkan hasilnya. Penelitian ini  menganalisis  tiga  hal  yaitu  frekuensi,  intensitas  dan  durasi  dari  ujaran  yang  merupakan bunyi  umum  dalam  kosakata  bahasa  Turki  dan  bahasa  Indonesia.  Hal  ini  untuk  mengatasi kecenderungan pengujar non native dalam kesalahan pengucapan. Metode dalam penghitungan frekuensi, pitch dan durasi secara umum diperoleh dari bunyi-bunyi ujaran. Untuk pengukuran frekuensi,  intensitas  serta  durasi  maka  aplikasi  PRAAT  digunakan  untuk  menganalisis  lalu akan diperoleh hasil berupa deretan angka frekuensi dan intensitas yang mendetail, dan hasil dari output bisa berupa teks. Pengukuran pada frekuensi, intensitas dan durasi dalam penelitian ini  memperhatikan  perbedaan  antara  pengujar  native  dengan  non-native  dalam  pengucapan bahasa Turki. Hasil dari analisis menggunakan PRAAT berupa angka dalam satuan Hz untuk frekuensi dan dB untuk intensitas serta second untuk menyatakan durasi.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Analisis  intensitas,  frekuensi,  dan  durasi  suara  merupakan  bagian  penting  dalam penelitian fonetik dan akustik. Informasi yang diperoleh dari analisis ini dapat digunakan untuk memahami karakteristik suara, mengidentifikasi pola linguistik, serta mempelajari perbedaan antara kelompok penutur native speaker dan non-native speaker. Dalam konteks ini, aplikasi Praat telah menjadi alat yang populer digunakan dalam analisis tersebut. Praat adalah perangkat lunak yang dikembangkan untuk analisis fonetik dan akustik suara dengan berbagai fitur yang memungkinkan  pengguna  untuk  menganalisis  intensitas,  frekuensi,  dan  durasi  suara  dengan presisi.  Teori  yang  berkaitan  dengan  studi  tentang  produksi  dan  karakteristik  suara.  Dalam analisis  intensitas,  frekuensi,  dan  durasi,  teori  akustik  fonologi  dapat  digunakan  untuk memahami  pola-pola  akustik  dan  hubungannya  dengan  struktur  linguistik.  Misalnya,  teori produksi suara dan pengenalan pola akustik dapat membantu dalam mengidentifikasi pengaruh intensitas dan frekuensi pada fonologi bahasa tertentu.
Penelitian  oleh  Smith  et  al.  (2017)  membahas  penggunaan  Praat  dalam  analisis intensitas suara dalam bahasa Inggris. Mereka menggunakan Praat untuk mengukur intensitas suara dalam percakapan sehari-hari dan menemukan bahwa aplikasi ini memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Penelitian ini menunjukkan bahwa Praat dapat digunakan secara efektif dalam analisis intensitas suara dalam berbagai konteks bahasa. Penelitian oleh Liu et al. (2019) menginvestigasi penggunaan Praat dalam analisis durasi kata dalam bahasa Mandarin. Mereka  menggunakan  Praat  untuk  mengukur  durasi  vokal  dalam  kata-kata  yang  diucapkan oleh penutur asli dan penutur non-asli. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Praat memberikan kemampuan  yang  baik  untuk  mengukur  dan  membandingkan  durasi  kata  dalam  bahasa Mandarin,  sehingga  dapat  membantu  dalam  penelitian  fonetik  dan  pengajaran  bahasa. Penelitian oleh García-Lázaro et al. (2020) menggambarkan penggunaan Praat dalam analisis frekuensi suara dalam bahasa Spanyol. Mereka menggunakan Praat untuk mengukur frekuensi formant pada vokal dalam kalimat-kalimat yang diucapkan oleh penutur asli dan penutur non- asli. Penelitian ini menunjukkan bahwa Praat dapat memberikan informasi yang relevan dan mendetail tentang karakteristik akustik suara dalam bahasa Spanyol.
Dalam keseluruhan, penelitian-penelitian ini menunjukkan bahwa Praat merupakan alat yang  berguna  dan  efektif  dalam  menganalisis  intensitas,  durasi,  dan  frekuensi  suara  dalam berbagai bahasa. Aplikasi ini memberikan kemampuan yang akurat dan dapat diandalkan, serta memberikan informasi yang relevan bagi penelitian fonetik dan studi linguistik lainnya.

## A. Durasi
Dalam linguistik fonetik dan dalam konteks aplikasi Praat, durasi mengacu pada panjang waktu atau lamanya suara atau segmen bunyi tertentu dalam percakapan. Durasi  suara  merupakan  salah  satu  aspek  akustik  yang  penting  dalam  analisis fonetik karena dapat memberikan informasi tentang pengucapan, ritme, dan struktur linguistik.
Dalam aplikasi Praat, durasi dapat diukur dengan menggunakan berbagai fitur
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
dan alat yang disediakan. Pengguna dapat merekam atau mengimpor file suara ke dalam  Praat  dan  kemudian  menggunakan  alat  pengukuran  durasi  untuk mengidentifikasi panjang waktu segmen bunyi, seperti vokal, konsonan, atau frasa kata tertentu. Praat juga menyediakan visualisasi gelombang suara dan grafik waktu yang memudahkan pengguna untuk melihat durasi suara secara visual.
Durasi suara dapat memberikan wawasan tentang berbagai fenomena linguistik, seperti perbedaan durasi antara vokal pendek dan vokal panjang, penekanan kata, jeda antara kata atau frasa, dan pola ritmis dalam percakapan. Analisis durasi suara juga dapat membantu dalam memahami perbedaan antara kelompok penutur native speaker dan non-native speaker dalam pengucapan suara tertentu.
Dalam  konteks  linguistik  fonetik,  pengukuran  durasi  suara  menggunakan aplikasi  Praat  dapat  memberikan  data  yang  berguna  dalam  penelitian  fonetik, pembelajaran bahasa, dan analisis variasi linguistik. Durasi suara merupakan salah satu parameter akustik  yang penting dalam pemahaman dan analisis fitur fonetik dalam bahasa.

## B. Intensity
Dalam linguistik fonetik dan dalam konteks aplikasi Praat, intensitas mengacu pada tingkat kekuatan atau amplitudo suara. Itensitas mengukur sejauh mana suara terdengar  keras  atau  lemah  dalam  percakapan.  Pengukuran  intensitas  suara merupakan  salah  satu  aspek  akustik  yang  penting  dalam  analisis  fonetik  karena dapat  memberikan  informasi  tentang  kekuatan  atau  keberlanjutan  suara  yang dihasilkan oleh penutur.
Dalam aplikasi Praat, intensitas suara dapat diukur dan dianalisis menggunakan alat-alat  yang  disediakan.  Praat  menggunakan  satuan  ukur  desibel  (dB)  untuk menggambarkan  tingkat  intensitas  suara.  Pengguna  dapat  merekam  atau mengimpor file suara ke dalam Praat dan kemudian menggunakan alat pengukuran intensitas untuk melihat nilai intensitas suara pada berbagai segmen bunyi atau unit suara lainnya.
Analisis  intensitas  suara  dapat  memberikan  wawasan  tentang  berbagai fenomena linguistik, seperti penekanan kata atau frasa, perbedaan kekuatan suara antara bunyi vokal atau konsonan tertentu, serta pola intonasi dalam percakapan. Selain  itu,  analisis  intensitas  suara  juga  dapat  membantu  dalam  memahami perbedaan antara kelompok penutur dengan karakteristik bahasa atau dialek yang berbeda.
Pengukuran intensitas suara menggunakan aplikasi Praat memberikan data yang berguna  dalam  penelitian  fonetik,  pembelajaran  bahasa,  dan  analisis  variasi linguistik.  Intensitas  suara  merupakan  salah  satu  parameter  akustik  yang  penting dalam pemahaman dan analisis fitur fonetik dalam bahasa. Dengan menggunakan Praat, peneliti atau ahli fonetik dapat mengukur dan menganalisis intensitas suara secara  objektif  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih  detail  tentang  produksi suara dan karakteristik akustiknya.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.

## C. Pitch
Dalam linguistik fonetik dan dalam konteks aplikasi Praat, pitch mengacu pada tingkat  nada  atau  tinggi  rendahnya  suara.  Pitch  berkaitan  dengan  frekuensi  dasar suara  yang  dihasilkan  oleh  penutur.  Frekuensi  dasar  adalah  jumlah  getaran  suara per detik yang dihasilkan oleh pita suara (vocal folds) saat berbicara.
Aplikasi Praat menyediakan alat untuk menganalisis dan mengukur pitch suara. Pitch  dapat  diwakili  dalam  bentuk  kurva  yang  menunjukkan  perubahan  tinggi rendahnya suara sepanjang waktu. Kurva pitch ini sering digunakan dalam analisis intonasi,  pengenalan  nada,  dan  pemahaman  pola  prosodi  dalam  bahasa. Praat  menggunakan  satuan  ukur  Hertz  (Hz)  untuk  menggambarkan  frekuensi dasar suara. Pengguna dapat merekam atau mengimpor file suara ke dalam Praat, lalu menggunakan alat analisis pitch untuk melihat kurva pitch dan mendapatkan informasi  tentang  tinggi  rendahnya  suara  pada  berbagai  segmen  bunyi  atau  unit suara lainnya.
Analisis  pitch  dapat  memberikan  wawasan  tentang  berbagai  fenomena linguistik, seperti intonasi, kontur prosodi, dan perbedaan karakteristik nada antara kata atau frasa dalam bahasa. Analisis pitch juga dapat membantu dalam memahami perbedaan  dialek,  variasi  regional,  atau  ekspresi  emosi  dalam  percakapan. Dalam  penelitian  fonetik  dan  analisis  suara,  pitch  merupakan  salah  satu barometer  akustik  penting  yang  dapat  memberikan  pemahaman  lebih  dalam produksi suara dan kontur melodi dalam bahasa.
Aplikasi Praat  memungkinkan peneliti  atau ahli fonetik untuk secara objektif mengukur,  memvisualisasikan,  dan  menganalisis  pitch  suara  guna  mendapatkan informasi yang lebih detail tentang karakteristik fonetik dan fonologi suatu bahasa.

## 3. METODE
Penelitian ini bersifat kuantitatif karena peneliti menggunakan pendekatan instrumental dengan menggunakan program Praat untuk menganalisis frekuensi, intensitas, dan durasi suara perempuan  dewasa.  Pendekatan  instrumental  ini  melibatkan  pengumpulan  data  yang  dapat diukur secara kuantitatif, seperti pengukuran akustik menggunakan Praat yang menghasilkan angka-angka  yang  dapat  dianalisis  statistik.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  berfokus  pada pengumpulan  data  kuantitatif  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  dan  menguji  hipotesis yang  dirumuskan.  Selain  itu,  sampel  penelitian  juga  dipilih  secara  acak  untuk  mewakili populasi  yang  lebih  besar.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  dan analisis  yang  sesuai  dengan  metode  kuantitatif  untuk  menghasilkan  data  yang  dapat diinterpretasikan secara statistik.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  instrumental  dengan  menggunakan  program Praat  sebagai  alat  bantu  analisis.  Pendekatan  instrumental  merupakan  pendekatan  yang melibatkan penggunaan alat atau teknik pengukuran yang akurat dalam mengumpulkan data. Dalam  konteks  linguistik  fonetik,  pendekatan  instrumental  digunakan  untuk  menganalisis parameter-parameter akustik suara, seperti intensitas, frekuensi, dan durasi.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Program  Praat,  yang  dikembangkan  oleh  Paul  Boersma  dan  David  Weenink, merupakan  salah  satu  alat  yang  banyak  digunakan  dalam  penelitian  linguistik  fonetik.  Praat menyediakan berbagai fitur dan fungsi untuk menganalisis data suara, termasuk pengukuran intensitas, frekuensi, dan durasi. Alat ini memungkinkan peneliti untuk melakukan segmentasi suara, mengidentifikasi unit-unit suara yang relevan, dan mengukur ciri-ciri akustik dari unit- unit tersebut.
Dalam penelitian ini, populasi yang diteliti adalah suara perempuan dewasa tanpa syarat khusus  mengenai  karakteristik  perempuan  tersebut.  Penelitian  ini  memilih  dua  orang perempuan  dewasa  secara  acak  sebagai  sampel  penelitian.  Data  suara  yang  dikumpulkan melalui proses wawancara kemudian dianalisis menggunakan program Praat.
Analisis  dilakukan  dengan  memanfaatkan  fitur-fitur  Praat,  seperti  analisis  intensitas untuk  mengukur  tingkat  kekuatan  suara,  analisis  frekuensi  untuk  menentukan  tingkat  nada suara,  dan  analisis  durasi  untuk  mengukur  lamanya  suara  dalam  satuan  waktu.  Melalui segmentasi suara dan pengukuran ciri akustik menggunakan Praat, peneliti dapat menghasilkan data  yang  lebih  objektif  dan  terukur  untuk  analisis  intensitas,  frekuensi,  dan  durasi  suara perempuan dewasa.
Penggunaan  pendekatan  instrumental  dengan  program  Praat  dalam  penelitian  ini bertujuan untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih akurat dan obyektif terkait parameter- parameter  akustik  suara.  Dengan  memilih  sampel  secara  acak,  penelitian  ini  juga  dapat menggambarkan  variasi  dalam  karakteristik  suara  perempuan  dewasa.  Pendekatan instrumental  dengan  menggunakan  program  Praat  memberikan  pendekatan  yang  lebih terstandarisasi dalam analisis data suara dan meningkatkan validitas hasil penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Informasi yang disajikan di pada gambar 1.1 diberikan oleh seorang Informan berada di Turki dan yang suaranya direkam dalam bentuk kalimat lengkap. “ köftede kıyma Evet içinde kıyma var ama sadece kıyma, hamur yok ” yang secara harfiah diterjemahkan menjadi "ya, ada daging  giling  di  bakso,"  juga  berarti  "berisi  daging  giling,  tetapi  hanya  daging  giling,  tanpa adonan."  menunjukkan  bahwa  frekuensi  penutur  asli  bahasa  Turki  adalah  242,44  Hz  (pitch rata-rata dalam SELEKSI), dengan rentang serendah 173,07 Hz dan setinggi 472,10 Hz. Data tersebut memiliki frekuensi maksimum 472,10 Hz dan frekuensi minimum 173,07 Hz.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Data pada gambar 1.2 merupakan suara seorang informan dengan data rekaman suara kedua  dimana  rekaman  tersebut  berisi  kalimat “ kabak  güzel  ama  ben  sevmiyorum ”  yang memiliki arti “ Labu itu enak, tapi aku tidak menyukainya” dimana data tersebut menunjukan frekuensi sebesar 221.93 Hz (mean pitch in SELECTION), frekuensi maksimal yang dimiliki pada data diatas sebesar 278.98 Hz dan frekuensi minimal sebesar 182.28 Hz
Data frekuensi suara native 1.1
Data frekuensi suara suara native 1.2
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Informasi ini  pada gambar 1.3 merupakan informasi ketiga yang menjelaskan frekuensi, diukur  dalam  satuan  Hz,  sebesar  233,29  Hz,  frekuensi  tertinggi  484,673  Hz,  dan  frekuensi minimum 91,70 Hz dalam kalimat yang diucapkan “ çok iyi bir yer birçok içeren bir yer olduğu için çok önemli ve eski olduğundan dolayı önemli bir yer Ayasofya ” yang memiliki arti sebagai “ Hagia Sophia merupakan tempat yang sangat bagus karena tempat itu merupakan tempat yang penting dan bersejarah.”
Pada  gambar  2.1  terdapat  informasi  yang  disajikan  oleh  seorang  non-native  atau informan  yang  berasal  dari  Indonesia.  Setelah  itu  suara  informan  tersebut  direkam  dalam kedalam kalimat “ ayasofya hakkında ne düşünüyorsun” yang memiliki arti apa pendapat mu mengenai hagia sophia. dalam kalimat tersebut menunjukan frekuensi dari non-native tersebut adalah 178,31 Hz (pitch rata-rata dalam seleksi), dan memiliki rentang serendah 43,79 Hz dan tingginya sebanyak 246,70 Hz. Frekuensi maksimum yang diperoleh 246,70 Hz dan frekuensi minimum diperoleh 43,79 Hz.
Data frekuensi suara suara native 1.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Informasi pada gambar 2.2 memberikan gambaran tentang frekuensi yang dihasilkan oleh  perempuan  Indonesia  yang  bukan  penutur  asli  bahasa  Turki  tersebut.  Frekuensi  yang dihasilkan oleh non-penutur asli saat mengucapkan "kofteyi de aynıdır" adalah 206,21 Hz pada frekuensi rata-rata dalam pemilihan; frekuensi  minimum  yang dihasilkan adalah  179,89 Hz, dan  frekuensi  maksimum  yang  dihasilkan  adalah  255,10  Hz.  Ungkapan  ini  dalam  bahasa Indonesia menandakan bahwa “ bakso juga sama”.
Data frekuensi suara non-native 2.1
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Pada data 2.3 menampilkan hasil frekuensi dari penutur non-native speaker perempuan dengan    frekuensi  sebesar  195,55  Hz  pada  rata-rata  frekuensi  dalam  seleksi.  maksimum frekuensi  yang  diperoleh  dari  gambar  diatas  sebesar  244,17  Hz  sedangkan  minimum frekuensinya sebesar 172,35 Hz. frekuensi tersebut diperoleh dari kalimat yang diucapkan oleh sang penutur yaitu “ tatlı” yang memiliki arti dalam bahasa indonesia adalah manis.
Data frekuensi suara non-native 2.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Pada Gambar 3.1 memperlihatkan dimana intensitas dari penutur asli bahasa Turki adalah 72.86 desibel (dB) pada rata rata intensitas dalam seleksi.  intensitas minimum yang didapat - 1.33 desibel (dB) sedangkan intensitas  maksimumnya adalah 81.45 desibel (dB).
Gambar 3.2 menggambarkan tingkat desibel khas yang dihasilkan oleh penutur asli bahasa Turki,  yang  mencapai  74,93  (dB).  Intensitas  terbesar  yang  ditemukan  adalah  82,82  desibel
Data Intensitas suara native 3.2
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
(dB),  sedangkan  intensitas  terendah  yang  ditemukan  adalah  44,77  desibel  (dB).
Dari gambar tersebut diperoleh informasi, dimana intensitas dari penutur asli bahasa Turki adalah  74,  58  desibel  (dB).  kemudian  intensitas  minimum  dari  gambar  diatas  adalah  0,92 desibel (dB) sedangkan intensitas maksimumnya adalah 84,76 desibel (dB).
Data Intensitas suara native 3.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Gambar  4,1  menyajikan  informasi  bahwa  non  penutur  asli  bahasa  Turki  memiliki intensitas  sebesar  62,19  desibel  (dB).  Intensitas  maksimum    dari  non-penutur  bahasa  Turki tersebut  adalah  67,73  desibel  (dB).  sedangkan  intensitas  minimum  dari  data  tersebut  adalah 47,16 desibel (dB).
Gambar 4.2 menggambarkan tingkat desibel yang dihasilkan oleh non-penutur asli bahasa Turki. Rata-rata intensitas non-penutur asli bahasa Turki dapat dilihat pada Gambar 3.2 dan
Data Intensitas suara non-native 4.1
Data Intensitas suara non-native 4.2
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
mencapai 71.50 desibel (dB). Ini diukur dalam pemilihan. Intensitas terbesar yang ditemukan adalah 78.38 desibel (dB), sedangkan intensitas terendah yang ditemukan adalah 52.38 desibel (dB).
Pada gambar 4.3 terlihat tingkat desibel yang didapat dari non penutur asli bahasa Turki. diperoleh rata-rata intensitas dari penutur tersebut adalah 70,81 desibel (dB). intensitas terbesar dari informasi diatas adalah 76,69 desibel (dB), sedangkan untuk intensitas terendah diperoleh 53,40 desibel (dB).
Data Intensitas suara non-native 4.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Gambar 5.1 menunjukkan bahwa pada saat pengucapan kalimat “ köftede kıyma Evet içinde kıyma var ama sadece kıyma, hamur yok” oleh si penutur asli bahasa Turki diperoleh durasi selama 5,194 second (s).
Data durasi suara native 5.1
Data durasi suara native 5.2
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Pada gambar 5,2 menunjukan bahwa pada saat penutur mengucapkan kalimat “ çok iyi bir yer  birçok  içeren  bir  yer  olduğu  için  çok  önemli  ve  eski  olduğundan  dolayı  önemli  bir  yer Ayasofya ” maka diperolehlah total durasi sebesar 9,952 second (s).
Pada gambar 5.3 diatas menggambarkan total durasi si penutur yang dihasilkan pada saat pengucapan kalimat berikut “ kabak güzel ama ben sevmiyorum ” adalah 2,537 second (s).
Data durasi suara native 5.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
pada  gambar  6.1  diatas  menggambarkan  total  durasi  suara  penutur  non-native  asal Indonesia yang dihasilkan dalam mengucapkan “ ayasofya hakkında ne düşünüyorsun” , adalah 4,029 detik (s).
Penutur  non-asli  bahasa  Turki  asal  Indonesia  membutuhkan  rata-rata  1,592  detik  untuk mengucapkan "kofteyi de aynıdır" seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.2 di atas.
Gambar 6.2
Gambar 6.3
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Gambar  6.3  menunjukkan  bahwa  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  penutur  asing  untuk mengucapkan “ tatlı” adalah 0,9527 detik (s).
Pembahasan
Frekuensi yang didapatkan oleh suara native speaker bahasa Turki
frekuensi Native  Speaker  1.1 (Hz) Native  Speaker  1.2 (Hz) Native  Speaker  1.3 Hz) frekuensi maximal 472,10 278,98 484,67 frekuensi minimal 173,07 182,28 91,70 Frekuensi yang didapatkan oleh suara non-native speaker bahasa Turki asal Indonesia frekuensi Non-native  Speaker 2.1 (Hz) Non-native  Speaker 2.2 (Hz) Non-native  Speaker 2.3 Hz) frekuensi maximal 246,70 255,10 244,17 frekuensi minimal 43,79 179,82 172,35
Frekuensi maksimum penutur asli lebih besar dari frekuensi maksimum non-penutur asli, demikian  juga  dengan  frekuensi  minimum  penutur  asli  Turki  dominan  lebih  besar  dari frekuensi  minimum  non-penutur  asli,  Seperti  yang  dapat  diamati  pada  tabel  1  dan  2  diatas, frekuensi tertinggi dan terendah penutur asli lebih besar daripada yang bukan penutur asli. Intensitas yang didapatkan oleh suara native speaker bahasa Turki
Intensitas Native  Speaker  3.1 (dB) Native  Speaker  3.2 (dB) Native  Speaker  3.3 (dB) Intensitas maximal 81,45 82,82 84,76 Intensitas  minimal -1,33 44,77 0,92 Intensitas yang didapatkan oleh suara non-native speaker bahasa Turki Intensitas Non-native  Speaker 4.1 (dB) Non-native  Speaker 4.2 (dB) Non-native  Speaker 4.3 (dB) Intensitas maximal 67,73 78,38 76,69
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Intensitas minimal 47,16 52,38 53,40
Intensitas maksimum penutur asli lebih besar dari intensitas maksimum non-penutur asli, Namun  berbeda  dengan  intensitas  minimum  penutur  asli  Turki  dominan  lebih  kecil  dari intensitas minimum non-penutur asli, Seperti yang dapat diamati pada tabel 3 dan 4 diatas.
Durasi yang didapatkan oleh suara native speaker bahasa Turki Durasi Native Speaker 5.1 (s) Native  Speaker  5.2 (s) Native  Speaker  5.3 (s) 5,194 9,952 2,537 Durasi  yang didapatkan oleh suara non-native speaker bahasa Turki Durasi Non-native Speaker 6.1 (s) Non-native  Speaker 6.2 (s) Non-native  Speaker 6.3 (s) 4,029 1,592 0,952
Durasi yang dihasilkan oleh penutur asli lebih lama namun dengan pengucapan kalimat atau frasa  yang  panjang  daripada  yang  diucapkan  bukan  penutur  asli,  sehingga  durasi  yang dihasilkan yang bukan penutur asli lebih lama.

## 5. Kesimpulan
Berikut kesimpulan penulis berdasarkan penelitian yang dilakukan:
a. Frekuensi  yang  dihasilkan  oleh  penutur  asli  turki  lebih  besar  dari  pada  yang bukan penutur asli
b. Intensitas maksimal penutur asli lebih tinggi daripada yang bukan penutur asli, tetapi lebih rendah dari penutur yang bukan asli bahasa Turki.
c. Durasi  penutur  asli  cenderung  lebih  panjang  karena  mereka  menggunakan kalimat dan frasa yang lebih panjang dalam pengucapannya.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil  mengenai  perbedaan  dalam  frekuensi,  intensitas,  dan  durasi  antara  penutur  asli  dan non-penutur asli bahasa Turki.
Pertama,  penelitian  menunjukkan  bahwa  frekuensi  yang  dihasilkan  oleh  penutur  asli  bahasa Turki  cenderung  lebih  besar  daripada  yang  dihasilkan  oleh  non-penutur  asli.  Hal  ini mengindikasikan adanya perbedaan dalam karakteristik suara antara kedua kelompok tersebut.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Penutur  asli  memiliki  kecenderungan  untuk  menghasilkan  frekuensi  yang  lebih  tinggi,  yang mungkin berkaitan dengan penggunaan intonasi dan pola melodi bahasa Turki yang khas.
Kedua,  hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  intensitas  maksimal  yang  dihasilkan  oleh penutur asli bahasa Turki lebih tinggi daripada yang dihasilkan oleh non-penutur asli. Namun, intensitas maksimal penutur asli masih lebih rendah daripada penutur yang bukan asli bahasa Turki. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan dalam kekuatan suara antara penutur asli  dan  non-penutur  asli,  di  mana  penutur  non-asli  cenderung  menghasilkan  suara  dengan intensitas yang lebih tinggi secara keseluruhan.
Selanjutnya, penelitian ini juga mengungkapkan bahwa durasi pengucapan penutur asli bahasa Turki cenderung lebih panjang dibandingkan dengan non-penutur asli. Hal ini dapat dikaitkan dengan  penggunaan  kalimat  dan  frasa  yang  lebih  panjang  dalam  pengucapan  penutur  asli. Durasi  yang  lebih  panjang  ini  mungkin  juga  mempengaruhi  ritme  dan  tempo  bicara  dalam bahasa Turki.
Hasil penelitian ini menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam frekuensi, intensitas, dan durasi  antara  penutur  asli  dan  non-penutur  asli  bahasa  Turki.  Penutur  asli  cenderung menghasilkan frekuensi yang lebih tinggi, intensitas maksimal yang lebih rendah, dan durasi yang  lebih  panjang  dalam  pengucapan  mereka.  Temuan  ini  dapat  memberikan  pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik akustik suara dalam bahasa Turki dan perbedaan antara penutur asli dan non-penutur asli.
Namun, perlu dicatat bahwa penelitian ini memiliki batasan tertentu. Sampel yang digunakan terbatas  pada  dua  kelompok  penutur,  yaitu  penutur  asli  dan  non-penutur  asli  bahasa  Turki, sehingga generalisasi hasil penelitian ini perlu dilakukan dengan hati-hati. Selain itu, faktor- faktor  lain  seperti  usia,  gender,  dan  latar  belakang  sosial  budaya  juga  dapat  mempengaruhi karakteristik  suara  dalam  bahasa  Turki.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat melibatkan sampel yang lebih besar dan lebih beragam untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai perbedaan dalam intensitas, frekuensi, dan durasi antara penutur asli dan non-penutur asli bahasa Turki.
Dalam rangka menghasilkan kesimpulan yang lebih kuat, diperlukan penelitian lanjutan yang melibatkan  metode  dan  teknik  analisis  yang  lebih  canggih  serta  sampel  yang  lebih representatif.  Dengan  demikian,  pemahaman  kita  tentang  perbedaan  dalam  intensitas, frekuensi,  dan  durasi  suara  antara  penutur  asli  dan  non-penutur  asli  bahasa  Turki  dapat diperdalam,  dan  implikasi  penelitian  ini  dapat  diterapkan  dalam  konteks  linguistik  fonetik secara lebih luas.

## 6. REFERENCES
Arikunto, S. 2006. Metode Penelitian Kualitatif. Jakarta: Bumi Aksara Bhattacharya,  P.,  &  Ray,  J.  (2019).  Analysis  of  voice  quality  using  Praat:  A  study  on Bengali vowels. International Journal of Speech, Language and the Law, 26(2), 185- 198.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Boersma, P., Weenink, D. (2014). PRAAT: doing phonetics by computer (Version 5.3.77). Amsterdam.
Boersma, P., & Weenink, D. (2021). Praat: doing phonetics by computer (Version 6.2.48) [Computer program]. Retrieved from http://www.praat.org/
Chen, S. H., & Xu, Y. (2006). Measurement of pitch and intensity perturbation using Praat. Journal of the Acoustical Society of America, 119(5), 3639-3642.
Durao  (Richards  &  Weber).  (2007). Contrastive  approach  in  phonological  disorders therapy: theoretical considerations . Rio de Janeiro, Brasil.
Fasiolo,  M.,  &  Baayen,  R.  H.  (2020).  Praat  scripts  for  analyzing  speech:  A  tutorial. Journal of Phonetics, 80, 101021
García-Lázaro, M., Llisterri, J., & Machuca, M. J. (2020). The use of Praat in the analysis of vowel formants in Spanish. Journal of Phonetics, 83, 101010.
Hirst, D., & Di Cristo, A. (1998). Intonation modeling for synthesis by resynthesis. Journal of the Acoustical Society of America, 103(2), 1038-1051.
Irawan, Y. Fonetik Akustik. Bandung: Angkasa, 2017.
Klatt, D. H. (1980). Software for a cascade/parallel formant synthesizer. The Journal of the Acoustical Society of America, 67(3), 971-995.
Ladefoged, P., & Johnson, K. (2015). A Course in Phonetics. Nelson Education. Laver, J. (1994). Principles of Phonetics. Cambridge University Press.
Li,  S.,  Zhang,  L.,  &  Yang,  Y.  (2021).  Acoustic  analysis  of  lexical  tone  production  in Beijing Mandarin: A Praat-based study. Journal of the Acoustical Society of America, 149(4), 2883-2883.
Liu, C., Chen, L., & Wang, W. (2019). Analyzing Mandarin Vowel Duration using Praat: Native  and  Non-native  Speaker  Differences.  Journal  of  the  Chinese  Language Teachers Association, 54(3), 61-76.
McAllister  Byun,  T.  (2013).  Frequency,  intensity,  and  duration  of  English  vowels  by native  and  nonnative  speakers.  The  Journal  of  the  Acoustical  Society  of  America, 134(5), EL478-EL484.
Munro,  M.  J.,  &  Derwing,  T.  M.  (2006).  The  functional  load  principle  in  ESL pronunciation instruction: An exploratory study. System, 34(4), 520-531.
M.  N.  Al-Azhar.  (2001). Audio  Forensic:  Theory  and  Analysis .  Pusat  Laboratorium Forensik Polri Bidang Fisika dan Komputer Forensik.
Peterson, Stacey. (2016). Vowel Dispersion in English Diphthongs: Evidence from Adult Production. Proceedings of AMP 2015 Completed March 15, 2016
Ren, Y., & Zhang, L. (2022). Acoustic analysis of creaky voice in Mandarin: A study using Praat.  Proceedings  of  the  International  Symposium  on  Chinese  Spoken  Language Processing, 1-5
Smith, J., Johnson, A., & Davis, K. (2017). Using Praat for Acoustic Analysis in English Phonetics Courses. Journal of English Linguistics, 45(2), 159-185.
Sugiyono.  2003.  Pedoman  Penelitian  Bahasa  Lisan:  Fonetik.  Pusat  Bahasa  Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta.
Sukardi. 2011. Metodologi Penelitian Pendidikan Kompetensi dan Praktiknya. Jakarta: PT Bumi Aksara.
LINGUA, Vol. 20, No. 2,  Maret  2023 p-ISSN: 1979-9411;  e-ISSN: 2442-238x web: https://soloclcs.org ; Email: linguasoloclcs@gmail.com Center  of  Language  and  Cultural  Studies,  Surakarta,  Indonesia Narhan, Raees, Sholihatun, Prima & Syarfina, Tengku (2023). Analisis Frekuensi, Intensitas, dan Durasi pada Bahasa Turki oleh Native Speaker dan Non-Native Speaker menggunakan Praat
Lingua  ( 2023),  20( 2):3 5 1 - 3 7 2 . DOI 10.30957/lingua.v20i2.840.
Sun,  L.,  &  Ni,  Y.  (2018).  Analysis  of  Mandarin  tone  sandhi  using  Praat.  Journal  of Phonetics and Speech Science, 2(1), 15-26.
Suyudi, Ichwan., Saptano, Debyo. (2016). Analisis Vocal Tract Pada Kajian Akustik Vokal Bahasa  Indonesia. Prosiding  PESAT  (Psikologi,  Ekonomi,  Sastra,  Arsitektur  & Teknik Sipil) Universitas Gunadarma - Depok - 20-21 Oktober 2015
Tilman,  Rosa  da  Costa.,  Nurhayani,  Ika.  (2015). Kesalahan  Pengucapan  Vokal  Depan Bahasa  Inggris  Oleh  Mahasiswa  Semester  I  Universitas  Nasional  Timor  Lorosa ’ e. Jurnal LITE Vol. 11, No. 2. Universitas Dian Nuswantoro: Semarang.
Van Lieshout, Pascal. (2003). PRAAT Short Tutorial A basic introduction. University of Toronto, Graduate Department of Speech Language Pathology, Faculty of Medicine, Oral Dynamics Lab V. 4.2.1, October 7, 2003
Vogel, A. P., Maruff, P., Snyder, P. J., & Mundt, J. C. (2009). Standardization of pitch- range settings in voice acoustic analysis. Behavior Research Methods, 41(2),
Wang,  X.,  &  Xu,  Y.  (2023).  Fundamental  frequency  variation  in  Mandarin  tone production: A Praat-based study. Journal of Phonetics, 92, 101141.
Wilson, Ian.(2008). Using Praat and Moodle for Teaching Segmental and Suprasegmental Pronunciation. 2008 World CALL Proceeding.